Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "simulation uncertainty" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 23
Tytuł:
Zastosowanie teorii niepewności do oceny skuteczności systemu bezpieczeństwa obiektu
Uncertainty theory applied for objects security system evaluation
Autorzy:
Szulim, M.
Kuchta, M.
Iwanejko, L.
Sokołowski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/209183.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
security system
effectiveness
simulation
uncertainty
system bezpieczeństwa
skuteczność
modelowanie
niepewność
Opis:
Przedstawiono parametr pozwalający na ilościową ocenę skuteczności systemu bezpieczeństwa - współczynnik skuteczności, wyrażający prawdopodobieństwo neutralizacji zagrożeń przestępczych dla danego obiektu.
The parameter that allows for quantitative evaluation of security system effectiveness coefficient was shown. This coefficient represents the probability of criminal risk neutralization for an object.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2008, 57, 2; 389-396
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uncertainty analysis of the stability parameters of rock walls
Autorzy:
Mokhtar, S.
Yousefirad, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849759.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ściana skalna
symulacja Monte Carlo
model łańcucha Markowa
oprogramowanie
Rock Plane
niepewność
stabilność
rock wall
Monte Carlo simulation
Markov chain model
software
uncertainty
stability
Opis:
The purpose of this paper is to investigate the effects of natural uncertainties and effective parameters on the stability of plate-type rock walls. For this, the effective factors and geo-mechanical properties in the study area were obtained using field experiments. Stability analysis of rock walls was investigated for 40 scenarios in dry and saturated states. These parameters were then evaluated using Easyfit software and Markov chain analysis and Monte Carlo simulation by Rock Plane software. Comparison of the results of numerical and uncertainty methods shows that the rock walls with 60-80 degree slope are stable; and In saturated state they require stability due to the reduction of shear strength. Fixation of the rock walls was also investigated, indicating an optimum angle of 30° for the installation of the rock screw. The results show that the Monte Carlo simulation provides a simpler interpretation and the uncertainty methods are more accurate and reliable than the numerical methods.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2020, 66, 4; 703-721
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
UNCERTAINTY ANALYSES IN ALBPETROL COMPANY
Autorzy:
Mjeda, Blerta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453489.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
uncertainty
simulation
evaluation
forecasting
scenarios
Opis:
Large companies like Albpetrol often deal with big projects. The decision to invest is based on the evaluation of the project profitability. But how certain is the calculated profitability? What if the costs overrun during implementation of the project? What if the reservoir performance is less than estimated? And what if the project completion is delayed? The focus will be on how to make people more aware of the risks and uncertainties in economic evaluations and to show the influence of these uncertainties on the economic indicators. Economic evaluations in the oil industry are carried out with cash flow models. Traditionally, these evaluations are carried out with the estimated (most likely) set of parameters. Usually some parameters, such as project costs or reserves, are varied manually as ‘sensitivities’ to show the potential impact on profitability. In this report, it is proposed to treat the uncertainties by defining stochastic parameters with carefully specified supports based on inputs from discipline experts. In this manner a better insight is gained in the distribution of the project profitability. Some of the key uncertainties in oil and gas investments have been investigated in detail. Thinking in terms of scenarios will help to take better decisions (e.g. about field development concepts) that are robust against a range of scenarios.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2018, 19, 4; 411-418
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sześć podejść do oceny miary niedokładności pomiaru - od determinizmu po symulację Monte Carlo
Six Approaches to Evaluation of Measurement Inaccuracy Measure - from Determinism to Monte Carlo Simulation
Autorzy:
Kubisa, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152506.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
błąd pomiaru
niepewność pomiaru
symulacja Monte Carlo
generowanie liczb losowych
measurement error
measurement uncertainty
Monte Carlo simulation
random numbers generation
Opis:
Przedstawiono syntezę sześciu podstawowych podejść do oceny miary niedokładności pomiaru, w szczególności do obliczeń tzw. niepewności pomiaru - od podejścia deterministycznego po najbardziej uniwersalne podejście naturalne - symulację Monte Carlo. Przedstawiono też zarys sposobu generowania liczb pseudolosowych o trzech rozkładach prawdopodobieństwa rzadziej stosowanych w analizie dokładności pomiaru.
Synthesis of six essential approaches to evaluation of measurement inaccuracy measure, especially to calculation of so-called measurement uncertainty, from a deterministic approach to the most versatile and natural one - Monte Carlo simulation, is presented. A sketch of a generation method of pseudo-random numbers with three, rarely used distributions, is presented as well.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 2, 2; 8-11
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Software for Occupational Health and Safety Risk Analysis Based on a Fuzzy Model
Autorzy:
Stefanovic, M.
Tadic, D.
Djapan, M.
Macuzic, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/90031.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Centralny Instytut Ochrony Pracy
Tematy:
risk assessment
uncertainty
fuzzy model
software simulation
occupational health and safety
Opis:
Risk and safety management are very important issues in healthcare systems. Those are complex systems with many entities, hazards and uncertainties. In such an environment, it is very hard to introduce a system for evaluating and simulating significant hazards. In this paper, we analyzed different types of hazards in healthcare systems and we introduced a new fuzzy model for evaluating and ranking hazards. Finally, we presented a developed software solution, based on the suggested fuzzy model for evaluating and monitoring risk.
Źródło:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics; 2012, 18, 2; 127-136
1080-3548
Pojawia się w:
International Journal of Occupational Safety and Ergonomics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability-based safety evaluation of the BISTOON historic masonry arch bridge
Autorzy:
Pouraminian, Majid
Pourbakhshian, Somayyeh
Noroozinejad Farsangi, Ehsan
Berenji, Sevil
Keyani Borujeni, Salman
Moosavi Asl, Mirhasan
Mohammad Hosseini, Mehdi
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/395842.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
masonry bridge
arch bridge
probability of failure
sensitivity analysis
Monte Carlo simulation
epistemic uncertainty
most murowany
most łukowy
prawdopodobieństwo awarii
analiza wrażliwości
symulacja Monte Carlo
Opis:
This research examines the probabilistic safety assessment of the historic BISTOON arch bridge. Probabilistic analysis based on the Load-Resistance model was performed. The evaluation of implicit functions of load and resistance was performed by the finite element method, and the Monte-Carlo approach was used for experiment simulation. The sampling method used was Latin Hypercube. Four random variables were considered including modulus of elasticity of brick and in filled materials and the specific mass of brick and infilled materials. The normal distribution was used to express the statistical properties of the random variables. The coefficient of variation was defined as 10%. Linear behavior was assumed for the bridge materials. Three output parameters of maximum bridge displacement, maximum tensile stress, and minimum compressive stress were assigned as structural limit states. A sensitivity analysis for probabilistic analysis was performed using the Spearman ranking method. The results showed that the sensitivity of output parameters to infilled density changes is high. The results also indicated that the system probability of failure is equal to rhofsystem=1,55x10-3. The bridge safety index value obtained is betat=2.96, which is lower than the recommended target safety index. The required safety parameters for the bridge have not been met and the bridge is at the risk of failure.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2020, 30, 1; 87-110
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of mineral product price based on mean reversion model
Prognozowanie ceny produktu mineralnego w oparciu o model średniej rewersji
Autorzy:
Huang, Shuwei
Ma, Zhaoyang
Jin, Feng
Zhang, Yuansheng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173845.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
mineral product price
mean reversion model
Monte Carlo simulation
uncertainty analysis
cena produktu mineralnego
model średniej rewersji
symulacja Monte Carlo
analiza niepewności
Opis:
The mean-reversion model is introduced into the study of mineral product price prediction. The gold price data from January 2018 to December 2021 are selected, and a mean-reverting stochastic process simulation of the gold price was carried out using Monte Carlo simulation (MCS) method. By comparing the statistical results and trend curves of the mean-reversion (MR) model, geometric Brownian motion (GBM) model, time series model and actual price, it is proved that the mean-reversion process is valid in describing the price fluctuation of mineral product. At the same time, by comparing with the traditional prediction methods, the mean-reversion model can quantitatively assess the uncertainty of the predicted price through a set of equal probability stochastic simulation results, so as to provide data support and decision-making basis for the risk analysis of future economy.
W badaniach predykcji cen produktów mineralnych wprowadzono model średniej rewersji. Wybrano dane dotyczące cen złota od stycznia 2018 do grudnia 2021 r., a symulację ceny złota w procesie odwracania średniej przeprowadzono metodą symulacji Monte Carlo (MCS). Porównując wyniki statystyczne i krzywe trendu modelu średniej rewersji (MR), modelu geometrycznego ruchu Browna (GBM), modelu szeregów czasowych i rzeczywistej ceny, udowodniono, że proces średniej rewersji jest prawidłowy w opisie fluktuacji cen na produkt mineralny. Jednocześnie, porównując z tradycyjnymi metodami predykcji, model średniej rewersji może ilościowo oszacować niepewność przewidywanej ceny za pomocą zestawu wyników symulacji stochastycznej równego prawdopodobieństwa, w celu zapewnienia wsparcia danych i podstawy decyzyjnej do analizy ryzyka przyszłej gospodarki.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2022, 38, 2; 61--75
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Określanie niepewności wyników dynamicznych symulacji złożowych na przykładzie niekonwencjonalnego złoża gazu ziemnego
Estimation of uncertainty in reservoir simulations results and its application to an unconventional natural gas field
Autorzy:
Szott, Wiesław
Miłek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835007.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
symulacje złożowe
analiza statystyczna
metoda Monte Carlo
niepewność symulacji
złoża niekonwencjonalne
reservoir simulations
statistical analysis
Monte Carlo method
simulation uncertainty
unconventional reservoirs
Opis:
W pracy przedstawiono kompletną procedurę określania niepewności wyników dynamicznych symulacji złożowych spowodowanej brakiem lub ograniczoną informacją o dokładnych danych wejściowych (parametrów) modelu złożowego użytego do symulacji. W szczególności opisano metodę zbioru (ansamblu) równorzędnych wariantów modelu odpowiadających zmiennym wartościom jego parametrów o znanych zakresach tych zmienności oraz prawdopodobieństwach ich rozkładów. Zaprezentowana procedura obejmuje: (i) wybór funkcji celu (wyników symulacji), której niepewność będzie określana; (ii) wybór pełnej listy parametrów modelu (danych wejściowych) o wartościach nieokreślonych lub obarczonych błędami (będących źródłem niepewności wyników symulacji złożowych); (iii) analizę czułości funkcji celu ze względu na niepewność danych wejściowych; (iv) określenie danych wejściowych mających największy wpływ na oszacowanie funkcji celu; (v) próbkowanie przestrzeni danych wejściowych dla zdefiniowania ansamblu modeli symulacyjnych; (vi) wielokrotne symulacje dla znalezienia funkcji celu na ansamblu modeli; (vii) statystyczną analizę uzyskanych wyników. W powyższej procedurze zastosowano statystyczną metodę losowania typu Monte Carlo, a w szczególności metodę próbkowania Latin hypercube sampling. Rezultaty analizy niepewności wyników symulacji są nieodzowne dla ewentualnego wykorzystania modelu złoża do zaawansowanych zastosowań, takich jak optymalizacja procesu sczerpania zasobów złoża ze względu na dobór warunków eksploatacyjnych. Analiza niepewności jest szczególnie ważna w przypadku złóż niekonwencjonalnych, dla których wiele charakterystyk opisujących ich właściwości jest trudnych lub wręcz niemożliwych do uzyskania. Opisaną procedurę zastosowano do realnego przykładu takiego złoża. W jej rezultacie uzyskano niepewność (rozrzut) wyników symulacji uniemożliwiającą wykorzystanie modelu złoża w wymienionej powyżej procedurze optymalizacji. Jednocześnie zastosowana procedura analizy niepewności wskazuje na te parametry modelu, które wymagają uściślenia lub uzupełnienia po to, aby skonstruowany model złożowy nabrał cech niezbędnych do jego pełnego wykorzystania.
The paper presents a complete procedure for determining the uncertainty of the results of dynamic reservoir simulations caused by lack of or limited information about the exact input data (parameters) of the reservoir model used for simulations. In particular, the method of the collection (ensemble) of the equivalent model variants corresponding to the varying values of its parameters with the known ranges of these variations and the probabilities of their distributions are described. The procedure includes: (i) selection of the target function (simulation results) whose uncertainty will be analyzed; (ii) selection of the complete list of model parameters (input data) of uncertain or undefined values; (iii) sensitivity analysis for the target function with respect to the uncertain input data; (iv) determination of the input data that affects the target function to the highest degree; (v) sampling of the input data space to define effective ensemble of the model variants; (vi) multiple simulations of the model ensemble for the target function evaluation; (vii) statistical analysis of the simulation results. The procedure employs the Monte Carlo statistical method to generate the model ensemble and, in particular, Latin Hypercube Sampling. The uncertainty analysis of simulation results is indispensable for the possible application of the reservoir model to more advanced projects such as reservoir production optimization with respect to exploitation system characterization. The uncertainty analysis is especially significant for unconventional reservoir modelling where many model parameters are difficult or even impossible to be determined. The proposed procedure was applied to a realistic example of such a reservoir. The high uncertainty of the basic simulation results, as shown in the paper, makes it impossible to effectively use the model in an optimization procedure. On the other hand, it is worth noting that the proposed procedure indicates, which model parameters are required to be more precisely determined, in order for the it to be accurate enough for reliable applications.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2019, 75, 3; 150-157
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Numerical modeling of uncertainty in acoustic propagation via generalized Polynomial Chaos
Autorzy:
Dammak, Khalil
Koubaa, Sana
Elhami, Abdelkhalak
Walha, Lassaad
Haddar, Mohamed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/280126.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
finite element simulation
uncertainty quantification
acoustic propagation
generalized Polynomial Chaos
Opis:
This work aims at increasing the performance prediction for acoustic propagation systems that will operate in the presence of the inevitable parameters uncertainty. In the present contribution, the finite element method is applied to solve an acoustic problem described by the Helmholz equation when the geometric and material properties present uncertainty. The influence of the uncertainty of physical parameters on the pressure field is discussed. The results using the polynomial chaos expansion method are compared with Monte Carlo simulations. It is show that uncertainty levels in the input data could result in large variability in the calculated pressure field in the domain.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2019, 57, 1; 3-15
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
NPV simulation as a way to reduce uncertainty in the project
Мodelirovanie NPV kak sposob snizhenija neopredelennosti o proekte
Autorzy:
Rach, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/793575.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:
NPV simulation
project
uncertainty
simulation
modelling
cash flow
risk management
Źródło:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2014, 14, 1
1641-7739
Pojawia się w:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie i symulacja ryzyka projektu
Project risk modeling and simulation
Autorzy:
Pisz, I.
Łapuńka, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1381578.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:
ryzyko
niepewność
projekt
rozmyty system wnioskujący
modelowanie
symulacja
MATLAB
Adonis
risk
uncertainty
project
fuzzy inference system
modelling
simulation
ADONIS
Opis:
Praca przedstawia problematykę zarządzania ryzykiem projektu ze szczególnym uwzględnieniem fazy analizy ryzyka. W pracy przedstawiono autorskie podejście do oceny ilościowej ryzyka. Analiza i kwantyfikacja ryzyka przeprowadzona została z wykorzystaniem modelowania rozmytego w środowisku MATLAB oraz modelowania i symulacji komputerowej w środowisku ADONIS. Przedstawiono przykład kwantyfikacji i hierarchizacji ryzyka na przykładzie rzeczywistego projektu realizowanego w branży energetycznej z wykorzystaniem Rozmytych Systemów Wnioskujących. W przedstawionym przykładzie pokazano wykorzystanie symulacji w programie ADONIS w celu oszacowania wpływu ryzyk na czas i koszt projektu. W pracy nie analizowano wpływu ryzyka na pozostałe cele projektu, tj. zakres, jakość.
The paper presents the problem of project risk management with particular emphasis on the risk assessment. The authors describe own approach to quantitative risk assessment. The proposed approach combine fuzzy modeling in MATLAB environments and modeling in ADONIS environment. The proposed approach has been applied for quantification and prioritization of project risk. An practical example of project has been presented in a chosen enterprise from energy industry. The sources of data used in the example were collected from interview surveys with project experts. Fuzzy Inference Systems are used to identify and assess potential risks. The risks were modelling in ADONIS. The authors used simulation in this system to assess the impact of risks on time and cost of the project. The author did not assess the impact of project risk on the another project aims, ie. scope and quality.
Źródło:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka; 2015, 6; 10-21
1231-2037
Pojawia się w:
Gospodarka Materiałowa i Logistyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improving transportation contract management using simulation
Poprawa zarządzania umowami transportowymi z wykorzystaniem symulacji
Autorzy:
Setamanit, Siri-on
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404662.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Częstochowska
Tematy:
outsourcing
simulation modelling
transportation contract
transportation management
uncertainty
modelowanie symulacyjne
umowa transportowa
zarządzanie transportem
niepewność
Opis:
Transportation management is one of the areas that has strong impact on organization performance. If a company does not have expertise or resource, it would be better to outsource to logistics/transportation provider. The company can form contracts or hire trailers at spot rate. By forming a contract, specific number of trailers will be dedicated to the company and the cost per trip will be lower than the spot rate. However, there is a minimum number of trips requirement. If not properly managed, the company may end up paying more with the contract. The objective of this paper is to experiments with the simulation model to enable the manager to identify appropriate fleet size and negotiate for better contract condition, resulting in better on-time delivery and lower cost. The result shows that the company should increase the number of contracted trailers to match with the transportation needed and renegotiate the minimum number of trips per trailer per month. This will help the company significantly decrease late delivery and reduce costs. In addition, this study also use simulation model to plan for future contract negotiation when there are uncertainties in demand for transportation. Simulation model proves to be an important tool that enables one to gain better understanding of the contract situation and be able to manage the transportation contract that best suits the company’s objective.
Zarządzanie transportem jest jednym z obszarów, który ma silny wpływ na wydajność organizacji. Jeśli firma nie ma specjalistycznej wiedzy ani zasobów, lepiej zlecić usługi logistyczne / transportowe. Firma może zawierać umowy lub wynajmować przyczepy według stawki spot. Poprzez zawarcie umowy konkretna liczba naczep zostanie poświęcona firmie, a koszt przejazdu będzie niższy niż stawka kasowa. Istnieje jednak minimalna liczba podróży. W przypadku niewłaściwego zarządzania firma może ostatecznie zapłacić więcej z tytułu umowy. Celem tego artykułu jest eksperymentowanie z modelem symulacyjnym, aby umożliwić menedżerowi zidentyfikowanie odpowiedniej wielkości floty i negocjowanie lepszych warunków umowy, co skutkuje lepszą terminowością dostawy i niższymi kosztami. Wynik pokazuje, że firma powinna zwiększyć liczbę zakontraktowanych przyczep, aby dopasować je do potrzebnego transportu i renegocjować minimalną liczbę przejazdów na przyczepę miesięcznie. Pomoże to firmie znacznie ograniczyć opóźnione dostawy i obniżyć koszty. Ponadto w tym badaniu wykorzystano również model symulacyjny do planowania przyszłych negocjacji umów, gdy istnieje niepewność co do popytu na transport. Model symulacyjny okazuje się ważnym narzędziem, które pozwala lepiej zrozumieć sytuację kontraktową i być w stanie zarządzać umową transportową, która najlepiej odpowiada celowi firmy.
Źródło:
Polish Journal of Management Studies; 2019, 20, 2; 466-477
2081-7452
Pojawia się w:
Polish Journal of Management Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improving the procedure of probabilistic load testing design of typical bridges based on structural response similarities
Wzbogacenie procedury probabilistycznego projektowania próbnego obciążenia mostów typowych na podstawie cech wspólnych mechanicznej odpowiedzi konstrukcji
Autorzy:
Owerko, P.
Winkelmann, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1849805.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
obciążenie próbne
most
imperfekcja
niepewność
analiza wrażliwości
analiza probabilistyczna
metoda powierzchni odpowiedzi
symulacja Monte Carlo
metoda elementów skończonych
MES
projektowanie eksperymentu
bridge
in-situ test
load testing
imperfection
uncertainty
sensitivity analysis
probability analysis
response surface method
Monte Carlo simulation
finite element model
FEM
experiment design
Opis:
This paper concerns load testing of typical bridge structures performed prior to operation. In-situ tests of a two-span post-tensioned bridge loaded with three vehicles of 38-ton mass each formed the input of this study. On the basis of the results of these measurements an advanced FEM model of the structure was developed for which the sensitivity analysis was performed for chosen uncertainty sources. Three uncorrelated random variables representing material uncertainties, imperfections of positioning and total mass of loading vehicles were indicated. Afterwards, two alternative FE models were created based on a fully parametrised geometry of the bridge, differing by a chosen global parameter – the skew angle of the structure. All three solid models were subjected to probabilistic analyses with the use of second-order Response Surface Method in order to define the features of structural response of the models. It was observed that both the ranges of expected deflections and their corresponding mean values decreased with an increase of the skewness of the bridge models. Meanwhile, the coefficient of variation and relative difference between the mean value and boundary quantiles of the ranges remain insensitive to the changes in the skew angle. Owing to this, a procedure was formulated to simplify the process of load testing design of typical bridges differing by a chosen global parameter. The procedure allows - if certain conditions are fulfilled - to perform probabilistic calculations only once and use the indicated probabilistic parameters in the design of other bridges for which calculations can be performed deterministically.
Pracę otwiera przegląd najnowszej literatury fachowej o zasięgu międzynarodowym, dotyczącej próbnych obciążeń obiektów mostowych. W licznych publikacjach badawczych jednoznacznie stwierdzono, iż zasadne jest, by często stosowane w tym zakresie metody deterministyczne uzupełniać lub zastępować analizami probabilistycznymi. Niniejsza praca stanowi zatem rozwinięcie dotychczasowych osiągnięć i spostrzeżeń. Przedmiotem pracy jest analiza możliwości zwiększenia efektywności procesu przygotowania probabilistycznych projektów próbnych obciążeń typowych konstrukcji mostowych, różniących się wybranym parametrem geometrycznym (w tym przypadku – kątem ukosu konstrukcji „α”) przed ich dopuszczeniem do eksploatacji w zakresie pomiarów statycznych. Punktem wyjściowym przedstawionej analizy jest próbne obciążenie in-situ typowego, drogowego mostu sprężonego. Jednym z podstawowych kryteriów dopuszczenia obiektu mostowego do użytkowania w niektórych krajach, jest wykazanie, iż ugięcia dźwigarów głównych obiektu mostowego wywołane statycznym obciążeniem próbnym są mniejsze niż te określone teoretycznie w modelu MES obiektu. W pierwszej kolejności zatem, wyniki pochodzące z rzeczywistych badań próbnego obciążenia zostały zestawione z ich teoretycznymi odpowiednikami, pochodzącymi z prostego modelu rusztowego mostu. Ten przykład ogranicza się do analizy maksymalnych ugięć jednego z dźwigarów głównych obiektu. Wykazano, iż ugięcia z pomiarów in-situ (pomierzone przemieszczenia zostały odpowiednio przeliczone na ugięcia, aby uwzględnić wpływ osiadania podpór i zgniotów łożysk) były mniejsze niż te określone teoretycznie. Nie było zatem podstaw do niedopuszczenia mostu do użytkowania ze względu na niespełnienie kryterium ugięć. Jednakże, w rezultacie analizy wykazano, iż wyniki odpowiedzi konstrukcji z prostego modelu deterministycznego różniły się znacznie od wyników pomiarów. W związku z tym, w celu opracowania procedury zwiększenia efektywności procesu przygotowywania probabilistycznych projektów próbnych obciążeń obiektów typowych, do dalszych analiz porównawczych i probabilistycznych wygenerowany został znacząco bardziej zaawansowany model bryłowy MES.
Źródło:
Archives of Civil Engineering; 2020, 66, 4; 325-342
1230-2945
Pojawia się w:
Archives of Civil Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementing Monte Carlo simulation model for revenue forecasting under the impact of risk and uncertainty
Autorzy:
Hussain, Zahid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406901.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
risk analysis
management
Monte Carlo
simulation model
crystal ball package software
production uncertainty
Opis:
In the existent world of continuous production systems, strong attention has been waged to anonymous risk that probably generates significant apprehension. The forecast for net present value is extremely important for any production plant. The objective of this paper is to implement Monte Carlo simulation technique for perceiving the impact of risk and uncertainty in prediction and forecasting company’s profitability. The production unit under study is interested to make the initial investment by installing an additional spray dryer plant. The expressive values acquied from the Monte Carlo technique established a range of certain results. The expected net present value of the cash flow is $14,605, hence the frequency chart outcomes confirmed that there is the highest level of certainty that the company will achieve its target. To forecast the net present value for the next period, the results confirmed that there are 50.73% chances of achieving the outcomes. Considering the minimum and maximum values at 80% certainty level, it was observed that 80% chances exist that expected outcomes will be between $5,830 and $22,587. The model’s sensitivity results validated that cash inflows had a greater sensitivity level of 21.1% and the cash inflows for the next year as 19.7%. Cumulative frequency distribution confirmed that the probability to achieve a maximum value of $23,520 is 90 % and for the value of $6,244 it is about 10 %. These validations suggested that controlling the expenditures, the company’s outflows can also be controlled definitely.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2019, 10, 4; 81-89
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy logic expert system for supply chain resilience modelling and simulation
Autorzy:
Bukowski, L. A.
Feliks, J
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069242.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
resilience
supply chain
uncertainty
fuzzy logic
modelling
simulation
Opis:
The aim of this paper is to present the concept of the supply chain resilience assessment in the case of disruptive events occurrence. Firstly, the methods for modelling uncertainty in terms of their application to assess this type of risk will be discussed, and then the concept of a fuzzy logic expert model enabling a quantitative assessment of supply chain resilience will be presented. Finally the structure of the simulation model has been proposed, which consists of the partial resilience models, namely: security, survivability and recovery ones. In the course of the simulation process, it is possible to identify the rules involved in system output as well as changes in resilience level which account for changes in inputs values.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2015, 6, 3; 31--38
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 23

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies